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激光器和能量的光纤表达...
激光器是一种通过基于电磁辐射的刺激发射的光学扩增过程发出光的装置。术语“激光”是“通过刺激辐射的发射来放大光”的首字母缩写。爱因斯坦在1917年使用木板的辐射定律给出了激光的第一个理论基础，该定律是基于概率系数（爱因斯坦系数），用于吸收和自发和刺激电磁辐射的自发性和刺激发射。在694 nm处产生脉冲红色激光辐射的灯。伊朗科学家贾万（Javan）和贝内特（Bennett）使用HE和NE气体的混合物以1960年的1：10的比例制作了第一个气体激光器。R. N. Hall展示了1962年由砷化甘露尼德炮（GAAS）制成的第一个二极管激光，该激光在850 nm处发射辐射，并于同年后来开发了第一个半导体可见光的光线激光。激光与其他光源不同，因为它发出了高度连贯，单色，方向和强烈的光束。这些属性发现它们在许多应用中都有用。在其许多应用中，激光器用于光盘驱动器，激光打印机和条形码扫描仪； DNA测序仪器，光纤和自由空间光学通信；激光手术和皮肤治疗；切割和焊接材料；用于标记目标以及测量范围和速度的军事和执法设备；和激光照明在娱乐中显示。
从零中提取能量的理论装置...
该模拟器使用磁场和激光配置来创建类似事件的视界，为模拟黑洞附近的量子隧穿创造条件。该装置希望在实验室环境中展示霍金辐射。量子场操纵器由超导量子比特和纠缠发生器组成。它创建并维持与 ZPE 场相互作用的纠缠态。超导电路（例如量子计算机中使用的电路，例如 transmon 量子比特）用于维持相干性并促进纠缠。具有纠错和稳定机制的量子计算机处理量子态，从而能够有效地从 ZPE 中提取能量。纠错码（例如表面码）用于保护量子信息免受退相干的影响。
2023 年度报告 - 充满能量的创意
4 Sempra California 费率基准是圣地亚哥天然气电力公司和南加州天然气公司 (SoCalGas) 按照监管机构制定的规则获准获得特定回报率的资产价值，采用 13 个月加权平均值计算，不包括在建工程，符合加州公用事业委员会在费率制定程序中采用的方法。Sempra Texas 费率基准包括 Oncor Electric Delivery Company LLC (Oncor) 和 Sharyland Utilities, LLC 的 100%，代表上一日历年末根据德克萨斯州公用事业委员会 (PUCT) 规则调整后的总投资资本估计值。
不同液态空气能量的技术经济分析...
随着可再生能源在能源系统中的使用越来越多，由于太阳能和风能等能源的间歇性，电网稳定性成为一个主要问题。为了弥补可再生能源的不稳定，存储技术已被视为有效的方法。液态空气储能 (LAES) 因其固有优势而受到广泛关注：不受地理限制和能量密度高。本文对存储容量为 10 MW / 80 MWh 的 LAES 系统进行了技术经济分析。根据净现值 (NPV) 和回收期对 LAES 的三种不同布局进行了评估和比较。经济结果表明，采用 2 级压缩机和 3 级膨胀机的 LAES 系统（案例 1）的净现值最大，为 91810 万美元，比采用 4 级压缩机和 4 级膨胀机且不带（案例 2）/带（案例 3）附加有机朗肯循环 (ORC) 的系统高出 33.7% 和 10.7%。此外，案例 1 的投资回收期最短，为 6.2 年，而案例 2 和 3 的投资回收期分别为 6.9 年和 6.4 年。这意味着案例 1 是所研究的 LAES 系统最有利可图的布局。
库仑能量的 Lieb-Oxford 下限及其重要性
摘要 ：Lieb 和 Oxford (1981) 以电子密度局部泛函的形式导出了库仑排斥能间接部分的严格下限。给定电子数 𝑁 的最大下限单调地取决于 𝑁，并且 𝑁→∞ 极限是所有 𝑁 的界限。这些界限已被证明适用于交换和交换关联能量的精确密度泛函，必须近似这些能量才能准确且高效地描述原子、分子和固体。由此导出了双电子基态的精确交换能的严格界限，并推测适用于所有自旋非极化电子基态。这些和其他精确约束中的一些已被用于构建超出局部密度近似的两代非经验密度泛函：Perdew-Burke-Ernzerhof (PBE) 广义梯度近似 (GGA) 和强约束和适当规范 (SCAN) 元 GGA。
电动车能量的概率深度学习 -
电动汽车的持续传播为支持数字基础设施带来了新的挑战。例如，此类车辆的长途路线计划依赖于预期的旅行时间和能源使用的预测。我们设想一个两层体系结构来产生此类预测。首先，路由和旅行时间预测子系统生成了建议的路线，并预测速度沿路线的变化。接下来，预期的能源使用将从速度轮廓和其他上下文特征（例如天气信息和坡度）中预测。为此，本文提出了通过电动汽车跟踪数据构建的深度学习模型。首先，由于路线的速度轮廓是能源使用的主要预测指标之一，因此探索了构建速度配置文件的不同简单方法。接下来，提出了八个不同的能量使用预测模型。四个模型是概率的，因为它们预测了单点估计值，而是该路线上能量使用的概率分布的参数。在预测EV能量使用时，这特别相关，这对许多输入特征非常敏感，因此几乎无法准确地预测。具有两个现实世界EV跟踪数据集的广泛实验验证了所提出的方法。本研究的代码已在GitHub上提供。
基于能量的回归实用学习建议
近年来，基于能量的模型 (EBM) 在机器学习中经历了复苏，包括成为概率回归的有前途的替代方案。然而，基于能量的回归需要手动设计一个用于训练的提议分布，并且必须在测试时提供初始估计。我们通过引入一种概念上简单的方法来自动学习有效的提议分布来解决这两个问题，该方法由单独的网络头参数化。为此，我们得出了一个令人惊讶的结果，即得出一个统一的训练目标，该目标共同最小化从提议到 EBM 的 KL 分歧，以及 EBM 的负对数似然。在测试时，我们可以对训练过的提议进行重要性抽样，以有效评估学习到的 EBM 并产生独立的预测。此外，我们利用我们得出的训练目标，通过联合训练的基于能量的教师来学习混合密度网络 (MDN)，在计算机视觉领域的四个真实世界回归任务中，其表现始终优于传统的 MDN 训练。代码可在 https://github.com/fregu856/ebms_proposals 获得。
地中海地区海洋能量的观点
世界经济论坛（WEF，2020年）的最新报告表明，全球经济的五种风险是环境起源。对于四个人口的威胁也有同样的可能性，这些威胁可能会产生最严重的影响。其中，气候变化及其后果位于顶部。如果我们想认真对待这些迹象，那么必要的能量过渡必须是快速而毫不留情的。为此，我们是否可以将大约70％的星球排除在部署可再生能源的可能性之外？这是指海洋和海洋所覆盖的地球数量，我们现在需要准备在能量计划中包括“蓝色能量”：潮汐，潮流，波浪风，波浪，波浪，波浪（陆上和肖尔），盐水和热梯度，盐水和热梯度，甚至是海洋藻类生物群。欧洲是这一领域的前跑者，绿色交易可能会提供进一步的动力。最近，北海，北大西洋和英国通道是欧洲最有利的景点，但正如Pisacane等人所强调的那样。，不同解决方案的技术准备就可以扩展到地中海。尽管波浪，风，电流和潮汐通常比北欧的强烈强烈，但条件是有希望的，尤其是对于风和波浪能，后者的连续性和高可预测性。可行性，法律框架以及技术和环境挑战已在本研究主题的12篇论文中进行了研究。go效法。专注于海洋可再生能源技术的主要优势，劣势，机遇和威胁，考虑了几个方面：技术，环境，社会，经济和法律。
基于能量的模型的组成视觉产生
人类智力的重要方面是能够用更简单的思想构成日益复杂的概念的能力，从而可以快速学习和适应知识。在本文中，我们表明基于能量的模型可以通过直接组合概率分布来表现出这种能力。组合分布的样品对应于概念的组成。例如，给出一个用于笑脸图像的分布，另一个用于男性面孔，我们可以将它们结合起来以产生微笑的男性脸。这使我们能够生成同时满足概念结合，析取和否定的自然图像。我们在自然面和合成3D场景图像的Celeba数据集上评估模型的组成生成能力。我们展示了模型的独特功能的广度，例如能够不断学习并结合新概念或推断图像概念属性的组成。